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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Veronica Coy
DESCRIPTION:Título: «Acuicultura 4.0: Plataforma para la gestión\, análisis y predicción de datos» \nDirector: Dr. Pablo Turjanski\nCo-Director: Dr. Henrique Knack de Almeida \nJurados:\nDr. Matías López-Rosenfeld\nDr. Matias Urcola \nResumen:\nLa acuicultura constituye globalmente el sector de mayor crecimiento en producción de alimentos. Sin embargo\, carece de un conjunto actualizado de principios que garanticen su apropiada expansión e intensificación. Desde el punto de vista socioeconómico y ambiental\, resulta imprescindible actualizar los procesos productivos mediante la incorporación de nuevas tecnologías.\nInspirados en la idea de la “Industria 4.0”\, se desarrolló Acuicultura 4.0\, una plataforma digital para el sector acuícola que adopta herramientas tecnológicas para optimizar la gestión\, el monitoreo y la productividad en sistemas de maricultura. La plataforma se basa en sensores ambientales sumergidos\, desarrollados ad hoc y conectados en red\, capaces de registrar variaciones en temperatura\, oxígeno disuelto y clorofila a en distintos puntos del cultivo de mejillón Mytilus platensis. A partir de estos datos\, permite analizar los efectos ambientales sobre respuestas metabólicas y fisiológicas vinculadas con la productividad\, utilizando como caso de estudio un cultivo de líneas flotantes en Bahía Camarones.\nEn esta primera versión se integraron módulos de administración\, análisis y visualización\, y se implementó un modelo de crecimiento basado en la Función de Crecimiento de von Bertalanffy para estimar el rendimiento del cultivo. El sistema fue validado funcionalmente con datos modelados y simulados\, y se documentó un flujo de trabajo que integra mediciones ambientales\, biométricas y metabólicas\, así como análisis estadísticos descriptivos.\nAcuicultura 4.0 es una plataforma sólida y funcional para el monitoreo y análisis del cultivo de mejillón\, que centraliza información biométrica\, metabólica y ambiental en un sistema trazable. Proporciona herramientas útiles tanto para investigadores\, facilitando análisis y registros históricos\, como para productores\, apoyando el monitoreo del crecimiento\, la estimación de cosechas y la optimización de recursos. La plataforma demostró buen desempeño tras las optimizaciones implementadas\, y su arquitectura modular y escalable permite incorporar nuevos datos y modelos de análisis\, ampliando sus capacidades para futuras etapas de investigación y gestión productiva.
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